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审计报告: docs/reviews/actpred_CODE_AUDIT_20260808.md - P0(2项): episode索引错位(dataset.py)、推理归一化静默失败(predict.py) - P1(6项): 空训练集校验、图像自然排序、空样本防御、形状校验、 MobileNet下载错误提示、stats路径校验 - P2(8项): README示例修正、公共属性、glob优化、版本约束、 单元测试(17项)、GPU安装说明、BooleanOptionalAction、ONNX验证 新增文件: actpred/test_actpred.py (17项单元测试, 全部通过) 更新文档: README.md配置表扩充、INDEX.md、审计报告修复总结
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# actpred — 动作预测模块
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输入摄像头图像 + 历史动作序列，预测下一个连续动作（回归）。
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纯神经网络实现（PyTorch），支持轻量 CNN 或 MobileNetV2 图像编码，MLP/GRU 动作历史编码。总参数量 ~140K（默认）至 ~2.3M。
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## 架构
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```
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图像 (3×64×64) ──► CNN 编码器 ──► img_feat (128)
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├─ concat ──► 融合头 ──► 预测动作 (action_dim)
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动作历史 (H×D) ──► MLP/GRU ──► act_feat (64)
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```
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## 快速开始
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```bash
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# 安装（默认 CPU-only；如需 GPU 支持，编辑 _set.sh 按注释说明操作）
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cd actpred && bash _set.sh
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# 训练
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bash _run.sh train --data-dir ./data --epochs 100 --action-dim 8
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# 推理（--action-history 格式：冒号分隔各步，每步 action_dim 个值，共 history_len 步）
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bash _run.sh --model checkpoints/best_inference.pt --image frame.jpg \
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--action-history "0,0,0,0,0,0,0,0:1,0,0,0,0,0,0,0:0,1,0,0,0,0,0,0:0,0,1,0,0,0,0,0:0,0,0,1,0,0,0,0"
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# 导出 ONNX（如安装了 onnxruntime，导出后自动验证一致性）
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bash _run.sh export --model checkpoints/best_inference.pt --output model.onnx
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# 运行单元测试
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python test_actpred.py
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```
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## 数据格式
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```
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data/
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episode_001/
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images/
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0000.jpg
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0001.jpg
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...
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actions.npy # shape: (T, action_dim) float32
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episode_002/
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...
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```
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每个 timestep 的样本：当前图像 + 前 `history_len` 步动作 → 当前步动作。
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### 数据采集
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```python
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from dataset import DataRecorder
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recorder = DataRecorder("./data", action_dim=8)
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for image, action in robot_loop():
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recorder.record(image, action)
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recorder.flush()
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```
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## 配置
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所有超参数通过 CLI 参数覆盖，默认值见 `config.py`：
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| `--image-size` | 64 | 图像缩放尺寸 |
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| `--action-dim` | 8 | 动作向量维度 |
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| `--history-len` | 5 | 历史动作窗口长度 |
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| `--backbone` | simple | CNN 类型 (simple/mobilenet) |
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| `--history-encoder` | mlp | 历史编码器 (mlp/gru) |
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| `--epochs` | 100 | 训练轮数 |
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| `--lr` | 0.001 | 学习率 |
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| `--batch-size` | 32 | 批次大小 |
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| `--normalize-actions` | False | 动作归一化（`--no-normalize-actions` 关闭） |
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| `--dropout` | 0.1 | Dropout 率 |
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| `--weight-decay` | 0.0001 | 权重衰减 |
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| `--val-split` | 0.15 | 验证集比例 |
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| `--patience` | 15 | 早停耐心值 |
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| `--max-grad-norm` | 1.0 | 梯度裁剪上限 |
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| `--seed` | 42 | 随机种子 |
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| `--num-workers` | 2 | DataLoader 工作进程数 |
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| `--checkpoint-dir` | ./checkpoints | 检查点保存目录 |
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## 编程 API
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```python
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from predict import ActionPredictorInference
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predictor = ActionPredictorInference("checkpoints/best_inference.pt")
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print(predictor.action_dim, predictor.history_len) # 公共属性
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action = predictor.predict(image_rgb, action_history) # np.ndarray (action_dim,)
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# action_history 形状须为 (history_len, action_dim)
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```
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